摘要
对于控制系统来说，输出跟踪是控制理论中的基本问题之一，并在航空航天，化工生产和军事追踪等领域广泛运用。另一方面，大多数实际工业系统都具有非线性特征，自适应智能控制以其对非线性函数良好的逼近、学习和信息处理能力，为处理系统模型中存在的非线性因素提供了一种有效的控制综合分析方法。此外，随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用，如何合理利用有限的实时计算资源和通信带宽实现更高效的反馈控制是当前控制理论研究的一个发展趋势。基于此，本文针对几类典型的不确定非线性系统，在自适应控制、反步递推理论和渐近/固定时间稳定性的框架下，研究基于事件触发机制的自适应智能跟踪控制问题，主要内容包括以下三个方面： 首先，考虑一类具有严格反馈形式的非线性系统在事件触发机制下的固定时间跟踪控制。通过模糊逻辑系统可以有效的处理系统中的非线性项。对于系统中的未知控制系数，通过构造包含其下界的李雅普诺夫函数并结合边界估计方法和定义良好的光滑函数，可以放松控制律中对其下界必须可知的要求。在加入事件触发机制的情况下，设计独立于初始状态的自适应固定时间跟踪方案，并通过固定时间稳定性准则证明了系统的实际固定时间稳定性。通过仿真结果验证控制方案的有效性。 其次，对于一类具有非严格反馈结构的非线性系统研究基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制。对于系统中的未知外部扰动，假设其上界可知，并通过边界估计方法成功地消除了其对系统的负面影响。通过构造新型李雅普诺夫函数并结合定义的包含正积分函数的光滑函数，可以实现系统的渐近跟踪。通过误差变换和性能函数，设计跟踪误差的边界条件。事件触发机制的加入可以节省通信带宽，减少网络资源的消耗。最后，通过仿真结果证明控制器的有效性。 最后，针对一类纯反馈非线性系统，研究具有固定时间预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制。通过构造新型的李雅普诺夫函数，在控制设计过程中可以放宽对于未知系统函数偏导数上界的限制性要求。同时，通过引入固定时间性能函数，使得跟踪误差可以在固定时间内收敛到原点的邻域内，并通过边界估计法和定义的光滑函数使得跟踪误差最终渐近收敛到零。最后通过仿真实例证明所提控制方案的有效性。
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